1981-2020年粤东四市极端降水特征分析

◎刘康慧 广东省水文局汕头水文分局 花培 深圳市水务工程建设管理中心

近年来，“百年一遇”甚至“千年一遇”等超常规降水时间频发，对我国城市交通、生活、社会、经济等方面造成了严重的影响。例如，2021年7月20日至7月21日，河南中北部出现大暴雨，郑州城区局地降水量500～657毫米，局部地区小时降雨量达120～201.9毫米，多个国家级气象观测站日雨量突破有气象记录以来历史极值，该次特大洪涝灾害已致约300人遇难，多人失踪，造成的损失不可估量。翟盘茂等分析了我国极端降水事件的特征，指出近50多年来,我国降水强度逐年增加；王志福等对我国738个测站极端降水事件时空分布进行分析，提出极端降水事件频发于35°N以南地区；张婷等针对华南地区前汛期和后汛期极端降水事件开展研究，结果表明1992年后，前汛期极端降水量和降水强度有所下降,而后汛期则是显著增强；陆虹等对我国华南夏季极端降水频次进行分析，提出华南地区极端降水频次阶段性变化特征明显。目前，针对发生在粤东四市的极端降水事件的研究尚不完善。鉴于此，本文选用3种极端降水指数，基于Mann-Kendall检验法进行趋势和空间分布分析，旨在揭示该地区极端降水特征的同时，为该地区防汛抗旱工作提供理论依据。

1.研究区概况

粤东四市位于广东省东南部，东北部接福建省，西北部临兴梅地区，地理位置坐标为114°53′～117°08′ E,22°31'～24°15′ N，包括汕尾市（不含深汕特别合作区）、揭阳市、潮州市、汕头市四个地级市，总面积约14981km。

粤东四市处在热带和亚热带之间，水汽来源丰富，雨量充沛，年降水量1300～2400mm，气温偏高，多年平均气温21～22℃，蒸发量大，年平均蒸发量是1100－1200mm之间。受海洋性季风气候影响，研究区雨量充沛，最大年降雨量为2370mm发生在1983年，最小年降雨量仅857mm发生在1967年。同时，降雨量年内分配不均，汛期降雨量远多于非汛期，汛期降雨量占全年的八成以上，最高占比为95%。

粤东四市南临南海，北靠莲花山脉，地势呈现西北高、东南低的格局。西北部多山地，海拔介于600～700m之间；中部为丘陵地带，沿海为冲积平原；西部沿海有多级台地。受地形影响，研究区降雨量空间分布明显不均，沿海平原地区年均降水量约1400mm，山区年均降水量在约2400mm。

2.研究资料与方法

2.1 研究资料

本次研究的核心在于水文资料选取，资料的合理与否，直接决定了结果的代表性和可靠性。本文选取的水文资料来源于广东省水文局整编的粤东四市63个代表雨量站1981-2020年逐日降水资料（见图1），该资料已经严格把控，质量较高，可靠性较强。对于缺测数据，采用邻近站点数据进行多元回归插值补齐，以保证样本的同步性。选取的资料样本涵盖了丰、平、枯水文周期，容量大，范围广，密度高，代表性良好。

图1 粤东四市代表站点分布

2.2 阈值及指数的定义

百分位指数标志着某一参考时期的变量分布的极值端点，本次研究亦采用百分位指数来定义各站点极端降水的阈值，将各代表站日降水量大于等于0.1mm的数据进行升序排列，将第95个百分位对应的数值定义为各代表站极端降水阈值，即如果日降水量大于等于该阈值，则判断该站点该日发生了极端降水事件，该降水量即为极端降水量；否则，则判断该站点该日未发生极端降水事件。

本文针对研究区极端降水的降水量、降水频率和降水强度，选用了3个极端降水指数。将某站点某年极端降水的总量定义为年极端降水量；将某站某年发生极端降水事件的总次数定义为年极端降水频次；将某站年极端降水量与年极端降水频次的比值定义为极端降水强度。

2.3 研究方法

本文采用Mann-Kendall参数检验法对极端降水指数进行趋势分析。该方法优势在于不要求样本遵循特定的规律，也不受少量异常值的滋扰，常被用于分析降水、气温、水质等自然要素的变化趋势。原理如下：

对于一系列独立的、随机变量X（t=1、2、3…n），对于所有的k、j≤n，且k≠j，有统计量S，公式如下：

Z为判断趋势的依据，如果Z大于0，则判断原变量有逐渐增加的趋势；反之，如果Z小于0，则判断原变量有逐渐减少的趋势。当|Z|>1.64时，则判断该变量通过了95%的显著性检验，即趋势显著，反之，则判断变化趋势不显著。

3.结果与分析

3.1 极端降水量特征分析

针对Mann-Kendall检验法计算后的研究区63个站点年极端降水量Z值进行空间分析（见图2），结果表明，所有站点中，只有1个站点通过了显著性检验，即青年站。约30%的地区极端降雨量呈增长趋势，大多在汕尾市的凤凰山、鸡髻山等山区和揭阳市的南阳山地区；其余3市基本呈现不明显的减少趋势，其中晏内和龙潭水库站减少趋势明显；该区域沿海平原地区降水量基本呈现不显著的减少趋势，总体极端降水量的空间分布与前文研究区概况中提及的，沿海平原地区降水量少，山区降水量多的特点基本一致。

图2 极端降水量趋势空间分布

研究区的极端降水量多集中于山区，且呈现逐年增加的变化趋势。同时山区发生极端降水等强降水事件，易引发山洪，山体滑坡等灾害，造成的危害难以估量。因此，该区域未来需加强山区汛期防汛工作。

3.2 极端降水频次特征分析

基于Mann-Kendall检验法和ARCGIS分析粤东四市年极端降水频次指数，得出Z值空间分布图（见图3）。年极端降水频次增长趋势明显的站点只有一个，为坂美站，呈增加趋势的地区大多靠近沿海地区和山区，约占40%，原因可能是受海洋季风性气候和地形影响，降水事件频发。年极端降水频次呈明显减少趋势的站点为晏内和龙潭水库站两个站点，呈减少趋势的地区大多在平原地区，占比过半。粤东四市年极端降水频次空间分布基本呈现山区和沿海地区趋势增加，内陆地区趋势减少的分布，同样与本地区降水分布呈正相关。

图3 极端降水频次趋势空间分布

3.3 极端降水强度特征分析

对极端降水强度的趋势进行空间分布分析后可知，该区域极端降水强度主要呈现逐年增长的趋势，但趋势并不明显（见图4），呈明显增长趋势的地区主要在汕尾市陆丰市沿碣石湾区域，超70%的区域极端降水强度呈不显著的减少趋势，少量站点减少趋势明显。

图4 极端降水强度趋势空间分布

由于气候原因，研究区汛期降雨量约占全年总量的85%左右，而陆丰市沿碣石湾区域靠海，降水频发，且极端降水强度也逐年增加，因此，该区域要重视防汛，在汛期做好提前泄洪，河道及排水管道疏浚工作，必要时可采取相应工程措施。

4.结语

本文选用Mann-Kendall检验法，基于粤东四市63个代表雨量站1981-2020年逐日降水数据，针对3个极端降水指数进行趋势和空间分析，得出以下结论：

（1）粤东四市的极端降水空间分布基本呈现山区高，平原低的趋势，从西部地区到东部地区逐渐减少，与该地区的降水特性相符。

（2）汕尾市的3种极端降水指数均比其余3市高，极端降水事件频发，且降水强度也逐渐增加，易引发山洪、山体滑坡等洪涝灾害，鉴于此，需着重加强该地区水文测报工作，必要时可采取相应工程措施。

本文尚未分析研究区极端降水事件的周期性，同时并未考虑研究区城市化进程与极端降水事件的关联性，因此，还需进一步研究分析。